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基于多特征融合的深度学习高速铁路预售期购票量预测研究.pdf
本文主要是基于多特征融合的深度学习高速铁路预售期购票量预测研究。随着社会经济的稳步发展和中国交通强国战略的实施，高速铁路网络持续扩展，高铁旅客车票预售期购票量预测对准确掌握旅客需求变化情况、优化票额组织分配、提升铁路客运服务水平具有重要意义。近年来，深度学习在智能交通领域表现出较佳的大数据分析性能。面对庞大的高铁旅客运输市场，如何运用深度学习融合多种购票量影响特征因素，实时掌握车票预售期各天旅客购票需求的变化情况，从而为铁路部门提供高效可靠的旅客车票预售期购票量预测模型成为亟需解决的问题。本文从高铁旅客车票预售期购票量预测基本概念出发，描述了预售期旅客购票量数据预处理的过程，并以历史连续发车时段高铁预售期购票量数据分布特征、车票发车日期的日期和节假日属性三方面分析购票量所呈现的特征。根据高铁旅客车票预售期购票量所蕴含的特征规律，运用卷积神经网络CNN模型、长短期记忆神经网络LSTM模型等神经网络基础理论，构建了基于多特征融合的深度学习高铁预售期购票量CNN-LSTM组合预测模型。以铁路部门提供的沪昆高铁OD间长沙南-南昌西、长沙南-杭州东高铁旅客历史购票数据为实例，将单因素差分自回归平移ARIMA、BP神经网络、卷积神经网络CNN、长短期记忆神经网络LSTM模型作为对比预测模型，选取均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差作为预测模型的评价指标。研究表明，基于多特征融合的深度学习高铁预售期购票量CNN-LSTM组合预测模型在对高铁车票预售期旅客购票量数据预测时表现出色，其平均绝对百分比误差均优于对比预测模型，可运用历史数据预测未来预售期购票量，为铁路客运市场动态调整票额提供了一定的理论参考，从而提升旅客运输服务质量。关键词：高速铁路，预售期，卷积神经网络，长短期记忆神经网络，组合预测模型
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